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Datos e inteligencia artificial como clave para desbloquear la inclusión financiera

  • Reduce la productividad y el rendimiento económico en aproximadamente un 1.3 por ciento del PIB.
  • Aumenta los costos del crimen en un 1.3 por ciento del PIB.
  • Aumenta los gastos en salud y reduce el valor de la salud en un 1.2 por ciento del PIB (fuente: CAP).

Proporcionar servicios financieros asequibles y accesibles a individuos y comunidades desatendidas o de bajos ingresos, y empoderarlos con los recursos que necesitan para mejorar su bienestar económico, es un problema que las instituciones necesitan resolver más agresivamente, y puede ser resuelto con datos y la voluntad de tener éxito.

Los datos juegan un papel fundamental en el camino hacia la consecución de la inclusión financiera. En esta publicación del blog, exploraremos por qué la inclusión financiera tiene sentido comercial y cómo los datos y la IA son vitales para transformar el acceso a los servicios financieros.

Razones comerciales para la inclusión financiera

Además del deseo compasivo de elevar a personas de todos los estratos sociales y económicos, las instituciones deberían buscar la inclusión financiera por varias razones comerciales convincentes.

Primero, promover la inclusión financiera puede llevar a incentivos o subvenciones regulatorias y gubernamentales, incluyendo beneficios fiscales o regulaciones favorables. Colaborar con gobiernos y organizaciones internacionales en iniciativas de inclusión financiera puede mejorar la reputación y crear nuevas oportunidades de crecimiento e innovación. Por ejemplo, la Agenda 2030 de la ONU para el Desarrollo Sostenible ha identificado 17 objetivos para la sostenibilidad, y es importante destacar que la inclusión financiera está “posicionada prominentemente como un facilitador en ocho de los 17 objetivos”. Las instituciones financieras que implementan estrategias de inclusión financiera pueden alinearse con estos objetivos globales.

Segundo, al involucrar mercados previamente inexplorados, las instituciones financieras pueden expandir su base de clientes, lo que puede llevar a un aumento de ingresos y rentabilidad.

Finalmente, mejora la lealtad y confianza del cliente, ya que los clientes que se sienten apoyados en su viaje financiero tienen más probabilidades de permanecer leales a la institución.

Haciendo que los datos y la IA trabajen para los desatendidos

Al aprovechar los datos y las tecnologías emergentes que los analizan de manera más completa y eficiente, las instituciones financieras pueden expandir su alcance a poblaciones desatendidas, mejorando la inclusión financiera y empoderando a individuos con un mayor acceso a oportunidades económicas y estabilidad financiera.

Aquí hay algunas formas reales en que los datos y la IA pueden servir a los desatendidos.

Análisis predictivo para alcance dirigido: Comprender cómo los individuos y las comunidades hacen negocios e interactúan con los servicios financieros es clave para tener el mayor impacto en los desatendidos. Los datos y la IA pueden ayudar a las instituciones financieras a identificar posibles comunidades que están actualmente desatendidas analizando datos demográficos, geográficos y de comportamiento. Pueden dirigir esfuerzos de alcance para llegar a estas poblaciones desatendidas con micro-sucursales, así como servicios financieros y recursos educativos apropiados.

Puntuación de crédito y evaluación de riesgos: Los modelos tradicionales de puntuación de crédito se basan en datos financieros estrechos y limitados, lo que dificulta que las personas sin un historial crediticio bien establecido accedan a préstamos u otros productos financieros. Los algoritmos de IA pueden analizar una gama más amplia de fuentes de datos, incluidos datos no tradicionales como el uso de teléfonos móviles, pagos de servicios públicos y actividad en redes sociales, para evaluar la solvencia más allá del historial crediticio. Esto permite a las instituciones financieras extender crédito a una gama más amplia de personas, incluidas aquellas consideradas anteriormente de alto riesgo.

Simplificación del proceso de solicitud: La IA puede desempeñar un papel significativo en ayudar a las comunidades desatendidas a completar solicitudes de servicios financieros guiando a los solicitantes a través del proceso de solicitud y desglosándolo en pasos fáciles de entender mientras se explica la terminología financiera compleja. Las herramientas y aplicaciones impulsadas por IA pueden proporcionar contenido educativo para mejorar la alfabetización financiera, ayudando a los usuarios a comprender mejor las implicaciones de sus decisiones financieras. También pueden proporcionar servicios de traducción en tiempo real cuando el idioma nativo de uno no es una opción en la solicitud. La IA puede ayudar en la verificación y procesamiento de documentos necesarios escaneando, reconociendo y validando identificaciones, documentos de ingresos y otros papeles. Los algoritmos de IA también pueden analizar la situación financiera de un solicitante y ofrecer asesoramiento personalizado sobre qué productos o servicios financieros se adaptan a sus necesidades.

La Plataforma de Datos Cloudera (CDP) ha sido instrumental en ayudar a las instituciones financieras a tomar medidas para abordar la inclusión financiera en comunidades desatendidas. CDP es una plataforma de datos híbrida de ciclo de vida completo que permite a los bancos almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos, incluidos datos estructurados y no estructurados, en una sola plataforma integrada. Con CDP, los bancos pueden acceder rápidamente y fácilmente a los datos que necesitan para comprender mejor las necesidades y comportamientos financieros de las comunidades desatendidas, y diseñar productos y servicios financieros que satisfagan necesidades únicas.

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Author: Iván Torres
Author: Iván Torres

Iván Torres actualmente cuenta con una Maestría en Ciencias en Analítica de Negocios e Inteligencia Artificial Aplicada, otorgada por la Universidad de Charleston (West Virginia, USA), también es profesor de Ingeniería y Maestría en la Universidad TecMilenio, y ha contribuido en diferentes proyectos tecnológicos como analista, consultor y líder para empresas de ámbito internacional acumulando más de 15 años de experiencia en los campos de desarrollo de Software, Big Data, analítica de negocio e I.A. Editor de About Data Blog.

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